記述統計は、情報の集まりの主な特徴を定量的に記述するための規律、または定量的記述そのものです。
記述統計は非常に重要です。なぜなら、生のデータを単に提示しただけでは、データが何を示しているのかを視覚化するのは困難だからです。したがって、記述統計により、データをより意味のある方法で表示することができます。これにより、データの解釈が簡単になります。
たとえば、100個の生徒の授業の結果が得られた場合、それらの生徒の全体的なパフォーマンスに興味があるかもしれません。私達はまた印の配布か広がりに興味があるだろう。記述統計により、これが可能になります。統計やグラフを使用してデータを適切に記述する方法は重要なトピックであり、他のLaerd Statisticsガイドで説明されています。通常、データの記述に使用される統計には2つの一般的なタイプがあります。
中心的傾向の尺度：これらは、データのグループの度数分布の中心位置を説明する方法です。この場合、頻度分布は、最低から最高まで100人の生徒によって採点されたマークの分布とパターンにすぎません。
スプレッドの尺度：これらは、スコアがどのようにスプレッドされているかを説明することによってデータのグループを要約する方法です。たとえば、100人の学生の平均スコアが100人中65人になる場合があります。ただし、すべての学生が65ポイントを獲得するわけではありません。そうではなく、彼らのスコアは広がるでしょう。いくつかは低くなり、他は高くなります。スプレッドの尺度は、これらのスコアがどの程度スプレッドされているかを要約するのに役立ちます。
記述統計を使用するときは、表形式の記述（すなわち表）、グラフィカルな記述（すなわちグラフおよび図表）および統計的解説（すなわち結果の説明）の組み合わせを使用して我々のデータ群を要約することが有用である。